Las máquinas pagan, los humanos cosechan: La batalla de posicionamiento de las tarjetas de pago de IA de Coinbase, Stripe, Google y Visa

marsbitPublicado a 2026-05-22Actualizado a 2026-05-22

Resumen

Autor: Ben Harvey Traducción: TechFlow Profundo Resumen: Hace un año, los pagos entre máquinas eran solo un concepto. Hoy, Coinbase, Stripe, Google y Visa han desplegado cuatro arquitecturas competitivas. Los Agentes de IA ya han realizado 1.76 mil millones de transacciones por un valor de 73 millones de dólares. Los gigantes tradicionales han invertido 80 mil millones en adquisiciones para posicionarse en esta nueva infraestructura de pagos. Este informe, elaborado en colaboración con Keyrock, Coinbase y Tempo, analiza cómo se está construyendo esta pila de pagos, su modelo económico y los obstáculos clave. Los cuatro protocolos (x402 de Coinbase, MPP de Stripe/Tempo, AP2 de Google y las extensiones de Visa) no compiten directamente, sino que se apilan para formar una infraestructura completa. La pregunta crucial no es qué protocolo ganará, sino qué empresas controlarán más capas y capturarán más valor. Las transacciones medianas están entre 0.01 y 0.10 dólares, y el 76% son inferiores al mínimo de 0.30 dólares que cobran las tarjetas, haciendo inviables los canales de pago tradicionales para microtransacciones. Los stablecoins, con costes de asentamiento de 0.0001 dólares en capa 2, son esenciales. El USDC domina, usándose en el 98.6% de los pagos, lo que valida su posición pero también crea una dependencia. Coinbase y Stripe lideran una carrera de integración vertical, controlando cada uno cinco de las seis capas de la pila de pagos emergente, respaldada por más de 80 ...

Autor: Ben Harvey

Compilación: Shenchao TechFlow

Introducción de Shenchao: Hace un año, los pagos de máquina a máquina eran solo un concepto. Ahora, Coinbase, Stripe, Google y Visa han desplegado cuatro arquitecturas competitivas. Los Agentes de IA han completado 176 millones de transacciones, liquidando 73 millones de dólares, y los gigantes tradicionales han invertido 8 mil millones de dólares en adquisiciones para posicionarse. Esta no es una narrativa futura, sino una reestructuración de la infraestructura de pagos que ya está ocurriendo: quien controle más capas, se llevará más valor.

Hace un año, los pagos de máquina a máquina eran solo un concepto. Ahora, cuatro arquitecturas de pago competitivas están en línea, respaldadas por Coinbase, Stripe, Google, Visa y American Express. Los Agentes de IA han liquidado más de 73 millones de dólares, a través de 176 millones de transacciones, y los gigantes tradicionales han invertido más de 8 mil millones de dólares en adquisiciones para ocupar posiciones en esta nueva pila de pagos.

Este informe, realizado por Keyrock en colaboración con Coinbase y Tempo, estudia cómo se ensambla esta pila de pagos, si su modelo económico es viable y los obstáculos que enfrenta.

Los protocolos no compiten, se apilan

En septiembre de 2024, si querías que un Agente de IA pagara, básicamente tenías una única opción insegura. Doce meses después, existen cuatro arquitecturas, respaldadas por algunas de las mayores empresas tecnológicas.

Coinbase construyó x402, un protocolo nativo en criptografía, que convierte las billeteras de stablecoins en claves API universales. Stripe y Tempo lanzaron MPP, un estándar independiente del método de pago, que maneja tarjetas bancarias, criptomonedas y Lightning Network a través de un único flujo HTTP. Google ensambló AP2, una capa de autorización que permite a los usuarios delegar permisos de pago a Agentes mediante autorizaciones criptográficas. Visa amplió los rieles existentes de tarjetas bancarias, ofreciendo credenciales tokenizadas listas para IA.

Lo que la mayoría de las coberturas pasa por alto es que estos cuatro esquemas no son puramente competitivos. Las capas de protocolo ciertamente se superponen, pero la dinámica más importante es que se están ensamblando en una pila de pagos. Creemos que la pregunta correcta no es "¿qué protocolo ganará?", sino "¿qué empresas controlarán más capas y, por tanto, capturarán más valor?"

El muro de los 0,30 dólares

En los 176 millones de pagos x402 realizados hasta ahora, el monto de la transacción mediana se sitúa entre 0,01 y 0,10 dólares, y el 76% de la actividad está por debajo del umbral de 0,30 dólares de comisión de las tarjetas bancarias. Este número prácticamente explica por qué los rieles de pago tradicionales no pueden servir a este mercado. Un coste fijo de procesamiento de unos 30 centavos por transacción hace que los micropagos no sean rentables. Un Agente que pague 3 centavos por una llamada a una API del tiempo no puede enrutarlo a través de Visa.

El coste de liquidación de stablecoins en Layer 2 es de 0,0001 dólares. Para un Agente, esto significa que los rieles blockchain son una necesidad.

Dominio de una única stablecoin

De esos 176 millones de pagos, el 98,6% se liquidó con USDC. Las stablecoins casi por defecto han ganado la capa de liquidación del comercio entre máquinas; son la única herramienta capaz de manejar transacciones de muy bajo valor sin que su modelo económico colapse.

Esta concentración es tanto una validación como una fragilidad. Valida la posición de Circle como el activo de liquidación por defecto, pero también significa que todo el ecosistema de pagos de Agentes depende de la gestión de reservas, el estatus regulatorio y la infraestructura técnica de un único emisor de stablecoins. Nadie en la industria habla de esto abiertamente. Creemos que deberían hacerlo.

Carrera de integración vertical

Coinbase y Stripe cubren cada una cinco de las seis capas de la nueva pila de pagos. Coinbase controla la capa de liquidación (Base), las billeteras (Agentic Wallets), el enrutamiento (infraestructura interna), el protocolo de pago (x402) y la gobernanza (como socio de AP2). Stripe forma un diseño especular a través de Tempo (liquidación), Privy (billetera), Bridge (enrutamiento, adquirido por 1.100 millones), MPP (protocolo) y su infraestructura de cumplimiento normativo.

En los últimos 12 meses, los gigantes tradicionales han invertido más de 8 mil millones de dólares en adquisiciones para llenar los vacíos en su cobertura de la pila de pagos. Capital One adquirió Brex por 5.150 millones, Mastercard gastó 1.800 millones en comprar BVNK, Stripe adquirió Bridge. Todas son acciones de consolidación de infraestructura por parte de empresas que ven los pagos entre máquinas como una expansión inevitable de su negocio principal.

De la actividad robótica al comercio de Agentes

La economía de las máquinas ha llegado. Simplemente aún no ha comenzado a hacer comercio. Pero las señales son claras: los Agentes de IA representan el 37% de todas las transacciones de Safe en Gnosis Chain, superando el 75% en horas pico. Coinbase ha desplegado decenas de miles de Agentes con barreras de protección incorporadas. Más de 104.000 Agentes están registrados en 15 o más directorios y registros.

La transición desde una actividad robótica extractiva hacia un comercio productivo de Agentes está en marcha. La infraestructura de pagos estudiada en este informe es la condición que lo hace posible.

La regulación es una restricción

MiCA, la Ley GENIUS y la Ley de IA de la UE alcanzarán la fase de aplicación a mediados de 2026 con semanas de diferencia. Ninguna aborda las transacciones autónomas de máquina a máquina. Esto no es un problema futuro; es un problema actual que se desarrolla en una línea de tiempo en tiempo real con capital real apostado.

Lo que viene a continuación

El mercado se mueve hacia una mayor autonomía de los Agentes, pero creemos que el ritmo no lo marcará la tecnología, que básicamente ya está lista. El ritmo lo marcará la infraestructura de confianza que haga todo esto seguro. La visión de acceso totalmente sin permisos es atractiva en teoría, pero asume un nivel de fiabilidad de la IA que aún no existe. Hasta que los Agentes dejen de alucinar, probablemente no deberían tener acceso sin supervisión a los fondos de los usuarios.

Creemos que el argumento ascendente (bottom-up) es el marco más convincente para lo que sucederá. Los rieles criptográficos ya han ganado por defecto los micropagos. A medida que crezca el volumen de transacciones y madure la infraestructura de confianza, montos de transacción cada vez mayores migrarán a la cadena. La pregunta no es si los pagos nativos de máquina pueden escalar, sino qué tan rápido la capa de confianza alcanzará a la capa de liquidación.

Este artículo es un resumen de los hallazgos centrales de la investigación. El informe completo profundiza en los datos, incluyendo análisis de arquitecturas de protocolos, perspectivas de entrevistas con Coinbase y Tempo, modelado económico de transacciones y panorama regulatorio.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué papel juegan las stablecoins, especialmente USDC, en el pago entre máquinas y qué riesgos conlleva esta concentración?

ALas stablecoins, especialmente USDC, dominan la capa de liquidación para pagos entre máquinas, representando el 98.6% de las transacciones analizadas. Esto se debe a que su coste por transacción es extremadamente bajo (alrededor de 0.0001 dólares en Layer 2), lo que las hace viables para micropagos. Sin embargo, esta concentración supone un riesgo de vulnerabilidad sistémica, ya que todo el ecosistema de pagos de agentes depende de un único emisor de stablecoin (Circle), su gestión de reservas, estatus regulatorio e infraestructura técnica.

Q¿Por qué las vías de pago tradicionales, como las tarjetas bancarias, no son adecuadas para los pagos entre máquinas o agentes de IA?

ALas vías de pago tradicionales no son adecuadas porque tienen una tarifa fija de procesamiento por transacción (aproximadamente 0.30 dólares), mientras que la mediana de los pagos entre agentes de IA está entre 0.01 y 0.10 dólares. Esto hace que las transacciones de muy bajo valor no sean rentables a través de estos canales. Un agente no puede pagar 0.03 dólares por una llamada a una API del tiempo a través de Visa, ya que la tarifa de procesamiento sería diez veces superior al valor de la transacción.

Q¿Cómo describirías la estrategia de Coinbase y Stripe en la 'guerra por la infraestructura de pagos para IA' según el artículo?

ACoinbase y Stripe están siguiendo estrategias de integración vertical para controlar el máximo número de capas en la nueva pila de pagos para máquinas. Coinbase controla capas clave como liquidación (Base), billeteras (Agentic Wallets), enrutamiento, protocolo de pago (x402) y gobernanza. Stripe ha creado una estructura similar a través de adquisiciones e integraciones: Tempo (liquidación), Privy (billeteras), Bridge (enrutamiento, adquirido por 1.1 mil millones), MPP (protocolo) y su infraestructura de cumplimiento normativo. Ambos buscan capturar la mayor parte del valor controlando la infraestructura.

Q¿Cuál es el principal factor que, según el artículo, limitará el ritmo de adopción de los pagos automatizados entre agentes de IA?

AEl factor principal que limitará el ritmo de adopción no será la tecnología, que ya está disponible, sino la creación de una infraestructura de confianza (trust infrastructure) que los haga seguros. Mientras los agentes de IA sigan siendo propensos a 'alucinaciones' o errores impredecibles, no deberían tener acceso sin supervisión a los fondos de los usuarios. El avance hacia una autonomía total de los agentes dependerá de que la capa de confianza se ponga al día con las capacidades de la capa de liquidación.

Q¿Qué significa la frase 'los protocolos no compiten, se apilan' en el contexto de esta nueva infraestructura de pago?

ASignifica que las diferentes soluciones presentadas (x402 de Coinbase, MPP de Stripe/Tempo, AP2 de Google y la extensión de Visa) no son necesariamente competidores directos que luchan por reemplazarse mutuamente. En cambio, están diseñando capas complementarias que pueden ensamblarse para formar una 'pila de pagos' más completa para transacciones entre máquinas. La dinámica clave no es cuál ganará, sino qué empresas terminarán controlando la mayor cantidad de capas en esa pila, lo que les permitirá capturar la mayor parte del valor económico generado.

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Euruka Tech: Una Visión General de $erc ai y sus Ambiciones en Web3 Introducción En el panorama en rápida evolución de la tecnología blockchain y las aplicaciones descentralizadas, nuevos proyectos emergen con frecuencia, cada uno con objetivos y metodologías únicas. Uno de estos proyectos es Euruka Tech, que opera en el amplio dominio de las criptomonedas y Web3. El enfoque principal de Euruka Tech, particularmente su token $erc ai, es presentar soluciones innovadoras diseñadas para aprovechar las crecientes capacidades de la tecnología descentralizada. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una visión general completa de Euruka Tech, una exploración de sus objetivos, funcionalidad, la identidad de su creador, posibles inversores y su importancia dentro del contexto más amplio de Web3. ¿Qué es Euruka Tech, $erc ai? 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Esta ausencia de datos genera preocupaciones, ya que el conocimiento del trasfondo del equipo es a menudo esencial para establecer credibilidad dentro del sector blockchain. Por lo tanto, hemos categorizado esta información como desconocida hasta que se disponga de detalles concretos en el dominio público. ¿Quiénes son los Inversores de Euruka Tech, $erc ai? De manera similar, la identificación de inversores u organizaciones de respaldo para el proyecto Euruka Tech no se proporciona fácilmente a través de la investigación disponible. Un aspecto crucial para los posibles interesados o usuarios que consideren involucrarse con Euruka Tech es la garantía que proviene de asociaciones financieras establecidas o respaldo de firmas de inversión reputadas. Sin divulgaciones sobre afiliaciones de inversión, es difícil llegar a conclusiones completas sobre la seguridad financiera o la longevidad del proyecto. 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A través de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático e IA, busca minimizar los desafíos que enfrentan los usuarios primerizos y agilizar las experiencias transaccionales dentro del marco de Web3. Esta simbiosis entre IA y blockchain subraya la importancia del token $erc ai, que actúa como un puente entre las interfaces de usuario tradicionales y las capacidades avanzadas de las tecnologías descentralizadas. Cronología de Euruka Tech, $erc ai Desafortunadamente, como resultado de la información limitada disponible sobre Euruka Tech, no podemos presentar una cronología detallada de los principales desarrollos o hitos en el viaje del proyecto. Esta cronología, que suele ser invaluable para trazar la evolución de un proyecto y comprender su trayectoria de crecimiento, no está actualmente disponible. A medida que la información sobre eventos notables, asociaciones o adiciones funcionales se haga evidente, las actualizaciones seguramente mejorarán la visibilidad de Euruka Tech en la esfera cripto. Aclaración sobre Otros Proyectos “Eureka” Es importante señalar que múltiples proyectos y empresas comparten una nomenclatura similar con “Eureka”. La investigación ha identificado iniciativas como un agente de IA de NVIDIA Research, que se centra en enseñar a los robots tareas complejas utilizando métodos generativos, así como Eureka Labs y Eureka AI, que mejoran la experiencia del usuario en educación y análisis de servicio al cliente, respectivamente. Sin embargo, estos proyectos son distintos de Euruka Tech y no deben confundirse con sus objetivos o funcionalidades. Conclusión Euruka Tech, junto con su token $erc ai, representa un jugador prometedor pero actualmente oscuro dentro del paisaje de Web3. Si bien los detalles sobre su creador e inversores siguen sin revelarse, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se erige como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían distinguirlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como están las cosas, esperamos más información sustancial que podría desvelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

537 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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